登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
结合 Spring Boot 与 Lucene 项目，解释磁盘索引的持久化与重启复用、搜索时的文件读取、内存映射和操作系统页缓存，分析大索引下的工作集、缓存回收、容器 OOM 边界，并给出验证与优化思路。
在 openEuler 24.03 LTS-SP4 上从源码编译 Redis 7.4.11，配置 AOF/RDB 持久化，调优三个关键系统参数（overcommit、somaxconn、THP），并配置 systemd 服务。含三个系统参数的必要性说明和踩坑记录。
本文基于 HarmonyOS 7 API 26 的 Core Vision Kit，针对图像超分功能在产品化过程中面临的并发、缓存、资源管理等工程问题，设计并实现了一个 PhotoSRQueue 调度系统。通过单例 Analyzer 复用、串行任务队列、输入缓存机制与生命周期闭环释放，有效解决了重复处理、状态混乱、内存泄漏等问题，确保了界面响应一致性与资源可控性。
HarmonyOS 7 · ArkWeb 混合应用开发手记 07Web 页面在办公室 Wi‑Fi下秒开，不代表上线后也秒开。地铁、地下车库、网络切换时，用户看到的往往是白屏和转圈。这一篇做缓存和离线，但不追求"什么都缓存"。
ClearShelf 项目通过真实业务场景验证图像超分能力，聚焦连续预览、快速切图、任务队列、质量档位与缓存协同。针对低清老照片修复流程，设计任务模型统一管理输入输出尺寸、质量档位与状态，避免参数拼接错误。引入 SuperResolutionQueue 服务复用处理器，实现环境初始化与资源管理解耦。按页面角色匹配质量档位：列表页用 LOW/MEDIUM 保流畅，详情页与终稿预览启用 HIGH。缓存
过去几年，不管是 ChatGPT、Claude 还是 DeepSeek，AI 大模型的目标一直都是「跟人聊天」和「帮人干活」。但最近有个模型突然火了，它有点儿特别，**不说人话、不能跟人聊天**。它叫 Jev，由前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创办的 TypeSafe AI 发布，这哥们是 ChatGPT 的共同发明人之一！
海思芯片的一个主要功能就是处理音视频，而处理音视频(特别是视频)时需要大量的内存暂存或运算视频帧。海思芯片又将物理内存分成两部分：OS内存、MMZ内存。这些专门用来处理视频的内存，在海思MPP中被称为视频缓存池。本文就根据自己的理解介绍海思MPP的视频缓存池。【海思SS626 | 内存管理】海思芯片的OS内存、MMZ内存设置视频缓冲池()：就是一段很大、又被合理划分和管理的内存，这段内存是从MMZ
原则一句话成本结构Agent 输入是输出的 10 倍+，省钱主战场在输入侧第一杠杆提示词缓存，输入砍 5~10 倍，零代码第二杠杆模型分级路由，分诊类步骤占 6 成调用量第三杠杆上下文瘦身：压缩历史、裁剪工具结果铁律单价低 ≠ 总账低，先算账再优化，改完跑回归Harness 管预算、记忆管压缩、Jev 管分诊、评测管回归——全都是成本工程的零件。大模型应用的胜负手从来不只是效果，还有每百万 tok
在移动应用开发中，本地持久化缓存是提升启动速度与用户体验的关键技术。它通过将高频数据与图片资源落盘，避免每次冷启动都发起网络请求，从而显著缩短白屏时间。实现这一目标的核心在于合理设计缓存淘汰策略，如LRU（最近最少使用）算法，它能在磁盘空间受限时自动清理最久未访问的数据，保障缓存命中率。在鸿蒙系统适配Flutter应用时，开发者常面临路径沙箱约束与插件兼容性挑战。persistent_cache_
在搭建高性能计算集群或关键业务数据库时，我们常常面临一个看似微小却足以引发系统性崩溃的隐患：内存位翻转。这种由宇宙射线、电磁干扰或硬件老化引起的随机比特错误，在非纠错内存中往往悄无声息地发生，直到导致数据损坏、应用崩溃甚至文件系统瘫痪。对于金融交易、医疗影像处理或科学模拟等对数据完整性要求极高的场景，一次未被察觉的位错误可能意味着数百万的损失或不可逆的研究偏差。许多开发者在选型服务器硬件时，容易过
这两年大家都在聊AI Agent，很多人其实还停留在“它是不是更聪明的 ChatGPT”这个理解上。Agent和普通大模型最大的区别是能围绕目标去规划、记忆、调用工具，再一步步把事情执行完。
MR（内存注册）是RDMA编程的核心，本质是在HCA与操作系统间建立内存访问契约。它锁定物理页、建立IOMMU映射，并生成L_Key/R_Key供本地/远程访问。注册时需确保地址与大小页对齐，避免IBV_WC_MW_BIND_ERR等错误。推荐一次性注册大内存池，复用MR减少开销。注意线程安全、内存锁定及权限配置，避免频繁注册。掌握MR管理“黄金法则”，可显著降低调试成本，提升性能稳定性。
Redis 在场景Redis 能力关键命令解决什么问题分布式限流原子计数器INCREXPIRE多实例共享限流计数在线心跳带 TTL 的状态存储SETEX高频写入 + 自动过期 + 批量查询分布式锁（扩展）互斥锁SETNXEXPIRE+ Lua 脚本多实例下资源互斥（库存扣减/定时任务去重）接口抽象Limiter接口让内存和 Redis 两种实现无缝切换，调用方完全不感知优雅降级：Redis 不可用
本文介绍了单元测试环境中的驱动单元和桩单元概念。驱动单元作为主程序接收测试数据并输出结果，桩单元用于模拟被调用子单元的功能。通过FuncTest函数调用add和sub函数的实例，展示了如何编写桩函数来隔离错误。文章指出需要编写桩函数的两种情况：被调用函数未测试或难以模拟特定场景；而不需要的情况包括测试最底层函数或已验证正确的函数。同时说明顶层函数测试时可省略驱动单元。
OWASP Top 10 作为Web应用安全风险的权威指南，是每一位软件测试工程师必须掌握的核心知识框架。2025版在继承过往版本精髓的基础上，结合云原生、API经济、自动化攻击等新趋势，对风险优先级和内涵进行了重要调整。本文旨在深入解读OWASP Top 10 2025版的核心变化与关键风险点，并。
缓存机制三层架构理解Default → Cached → Remote的优先级Fetch ≠ Activate，必须激活后才生效国内网络适配设置5-10秒超时实现降级方案默认值兜底常见陷阱忘记激活配置缓存时间不当频繁Fetch触发限流初始化时机不对。
摘要：Synchronized在集群部署时会失效，需采用分布式锁。基于Redis的分布式锁实现核心是互斥性、安全释放和防误删。通过线程标识+UUID确保锁归属，并利用Lua脚本保证原子性操作。针对原方案存在的不可重入、不可重试等问题，推荐使用Redisson框架，其内置看门狗机制自动续期，通过RLock接口简化锁操作，底层采用Lua脚本保证主从一致性。关键实现包括：1）SETNX+过期时间获取锁；
使用Grafana展示监控数据，并设置告警规则，例如当Redis连接失败次数超过一定阈值时触发告警。是自定义的从数据库获取库存和更新库存的方法。判断是否能获取令牌，再结合。获取库存并进行业务处理。在降级策略执行的地方调用。在业务代码中，先调用。
数据类型底层实现最大元素数特点StringSDS 动态字符串512 MB支持文本/二进制数据Hash哈希表或 ziplist2³²-1 个字段高效存储对象属性List双向链表/ziplist2³²-1 个元素保持插入顺序Set哈希表或 intset2³²-1 个元素自动去重Sorted Set跳表 + 哈希表2³²-1 个元素按分数排序GeospatialSorted Set同 Sorted Se
本文详细介绍了LRU（最近最少使用）缓存的设计与实现。通过双向循环链表和哈希表的结合，实现了O(1)时间复杂度的get和put操作。核心实现包括：1）使用双向链表维护访问顺序；2）利用哈希表实现快速查找；3）定义disconnect和pushFront方法维护链表结构；4）处理容量满时的淘汰策略。
【代码】uniapp 更新apk有缓存点不动，卸载安装apk没有问题。android。
本文介绍了Vue开发中常用的三种浏览器缓存方式：sessionStorage、localStorage和Cookie。sessionStorage是临时会话存储，窗口关闭即清除；localStorage可长期保存数据；Cookie会在客户端和服务器间传递。文章详细说明了它们的使用方法、区别与适用场景，并提供了避坑指南，如数据类型的处理、Cookie安全设置和兼容性检查建议。合理使用这些缓存机制能提
windows：一般在 C:\Users\《用户名称》\AppData\Local\JetBrains\IntelliJIdea2024.3\Maven\Projects\e683935f。maven中配置的本地jar包，版本写错后，缓存一直清除不了。找到idea的maven目录，清除就可以了。使用idea自带的清除并重启，并没有用。
Redis 提供了 RDB 快照机制，用于将内存中的数据持久化到磁盘，确保在服务器重启或故障时数据不丢失。RDB 快照通过创建子进程将数据写入二进制文件，具有紧凑、高效的特点，适合备份和灾难恢复。然而，RDB 快照可能导致数据丢失，且分叉过程可能消耗资源。配置 RDB 快照时，需设置保存间隔，以平衡数据持久性和性能。保存间隔通过 save 指令定义，可根据数据敏感性和写入频率进行调整。此外，Red
3)、设置session后return,可以获取到session,所以接口就可以用return返回，echo+exit返回数据的程序员就要注意了。下图是Session类的位置，里面提供了全面的session的使用方法。四、exit等的结束对session的影响。六、session助手函数的使用。三、session的使用。二、session配置。
排查[buildtool] 2025-04-21 16:01:16 ERROR Encounter ErrCode.AptErrstderr:这是什么问题，怎么解决在 Apollo 系统中，编译生成的默认会存储在 Bazel 的缓存目录中，但 Dreamview 运行时会从等预定义路径加载依赖库。若希望新编译的库能被 Dreamview 使用，需手动或通过构建系统将库文件部署到目标路径。
基于SETNX实现的分布式锁存在以下问题重入问题重入问题是指获取锁的线程，可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，例如在HashTable这样的代码中，它的方法都是使用synchronized修饰的，加入它在一个方法内调用另一个方法，如果此时是不可重入的，那就死锁了。所以可重入锁的主要意义是防止死锁，我们的synchronized和Lock锁都是可重入的不可重试我们编写的分布
利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁特性：利用set nx满足互斥性利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性利用Redis集群保证高可用和高并发特性。
在上文中 我们已经设置了自定义登录接口自定义拦截器jwt登录校验接口模拟账号登录_jwt自定义拦截器-CSDN博客但是上文jwt过期时间是由yml文件中配置的，比较不优雅，我们今天来用redis缓存token 的方法来进行 jwt的过期设置。
给大家分享一些关于HTML的面试题，有需要的朋友可以戳这里免费领取，先到先得哦。csdn.net/topics/618191877)，先到先得哦。**[外链图片转存中…(img-BlmtyiVj-1713480712864)][外链图片转存中…(img-BcvEiBlI-1713480712864)]
有一次生产环境发包后，发现redis连接数变多了，由于改的代码比较多，不确定是哪里出了问题。因此用Arthas来进行了一次排查。
1.背景介绍在分布式系统中，为了实现高性能、高可用性和高可扩展性，需要使用分布式锁和计数器等同步原语。Redis作为一种高性能的键值存储系统，具有高速、高吞吐量和高可用性等优势，因此成为分布式锁和计数器的理想选择。在本文中，我们将深入探讨Redis分布式锁和计数器的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过具体的代码实例来详细解释如何实现Redis分布式锁和计数器...
现在，你的系统已经彻底卸载了GitLab，并清理了相关的数据和配置文件。请注意，这将清除所有GitLab的设置和数据，包括项目和用户数据。请在执行卸载前备份重要数据。
pytest是Python的一种单元测试框架,可用来组织用例执行,用例断言,下面这篇文章主要给大家介绍了关于pytest接口自动化测试框架搭建的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
上面的生产者存在一个问题，就是在我们的消费者还没开始消费完队列里的消息，如果这时rabbitmq服务挂了，那么消息队列里的消息将会全部丢失，解决方法是在声明队列时，声明队列为可持久化存储队列，并且在生产者在将消息插入到消息队列时，设置消息持久化存储，具体如下。是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性。它是应用层协议的一个开放标准，为
为什么使用nosql？
使用Lettuce，一段时间后，断连的解决方案
最近在开发一个uniapp的项目，中间我们需要给缓存定时，为了解决这个问题，封装了一个方法用来解决这个问题，当时遇到这个问题是因为在项目中要给阿里的OSS上传文件，上传之间先要向服务端请求获取授权，授权我们当时设定了30分钟过期，所以就需要给缓存定时过期了。后来发现存储的数据并不是简单的字符串，然后又把JSON处理成了字符串，一下是源代码和使用过程。
分布式锁是一种在分布式系统中实现同步和控制的机制。在多个进程或者节点之间共享数据或资源时，为了避免数据竞争等问题出现，需要对其进行同步和控制。分布式锁是一种实现这种同步和控制的机制。分布式锁的工作原理是通过在系统中创建共享锁，保证同一时间只有一个进程或者节点可以对锁定资源进行访问或更新，从而实现同步和控制。分布式锁可以实现在分布式系统中对全局共享资源或者一部分资源进行访问控制和同步。如果没有
在index.html的 meta 标签中定义禁止浏览器缓存该 html 文件（所有需要禁止缓存的 html 资源，都可以加上这些meta标签, 用来告知浏览器不要缓存这个html）缓存控制Cache-ControlCache-Control除了在响应中使用，在请求中也可以使用缓存校验Last-Modified服务端在返回资源时，会将该资源的最后更改时间通过Last-Modified字段返回给客户
Redis第十讲 Redis之Set底层数据结构实现
Redis全称是Remote Dictionary Server，即远程字典服务，是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库并提供多种语言的API。主要数据结构字符串（String）哈希（Hash）列表（List）集合（Set）有序集合（Sorted Set）拓展数据结构位图（BitMaps）可以用与实现布隆过滤器。HyperLogLog（超小内存
redis学习笔记师承黑马程序员 虎翼老师
redis实现限流的核心思路是利用redis提供的key过期时间作为限流窗口期,key的值记录该窗口期内已经产生的访问资源次数，key本身记录限流的资源范围。每一个 IP 地址，在 20 秒内只能访问5次，大家可以手动测试。
首先，需要在项目中引入 Redis 客户端库，比如 Jedis。其次，可以使用 Redis 的 incr 命令来实现限流。incr 命令将存储在键上的数字值加一，如果该键不存在，则在执行 incr 命令之前将其设置为 0。因此，我们可以设置一个计数器，并在每次请求时对其进行递增。如果计数器的值超过了我们设定的阈值，则表示超过了限流限制，可以拒绝该请求。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 ..
在权限验证时每次从数据库中获取权限数据显然是不合适的，更合适方式是将数据缓存到内存，以提高系统性能，shiro中可以方便的配置缓存，具体的配置如下：
可以， 因为dubbo服务消费者在第一次调用时，会将服务提供方地址缓存到本地，以后在调用则不会访问注册中心。当服务提供者地址发生变化时，注册中心会通服务消费者。老的访服务还是可以用的，只是新的访问是还需要注册的...
一、2021新的篇章2021也该规划一下自己的职业生涯了；是选择继续从事Android(android的话已经火了好几年了，现在算是进入寒冬了，需要考虑清楚)？还是从事Java方面？还是改管理方面？如果继续从事Android方面，那么就要往资深的发展（需要搞FrameWork层，需要拿起C/C++），2021年了需要换个新的环境或者需要换个更好的平台；那还得复习一下Android相关的面试题。从初
缓存
——缓存
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
人工智能6S服务平台
上海城市开发者社区
AtomGit AI 社区
海思HiSpark开发者社区
EazyDevelop社区
HarmonyOS开发者社区
DAMO开发者矩阵
乐奇 Rokid 开放社区
